基于圖像處理的機(jī)采棉雜質(zhì)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、新疆棉花產(chǎn)量巨大,人工采收效率低強(qiáng)度大,棉花機(jī)械采收快速推廣。但機(jī)采棉含雜率高嚴(yán)重影響了棉花的生產(chǎn)、銷售與加工。含雜率成為機(jī)采棉和采棉機(jī)械質(zhì)量評(píng)估的重要標(biāo)準(zhǔn)。而現(xiàn)有的機(jī)采棉雜質(zhì)檢測(cè)方法工序復(fù)雜,效率低下。圖像處理技術(shù)可實(shí)現(xiàn)機(jī)采棉雜質(zhì)的快速檢測(cè),以提高生產(chǎn)效率。本研究提出一種基于機(jī)器圖像處理的機(jī)采棉雜質(zhì)檢測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)機(jī)采棉雜質(zhì)的快速檢測(cè),研究的主要內(nèi)容與結(jié)論:
　　1)搭建機(jī)器視覺(jué)試驗(yàn)臺(tái),對(duì)試驗(yàn)臺(tái)光源進(jìn)行設(shè)計(jì),完成相機(jī)通訊、相機(jī)標(biāo)定

2、和畸變檢測(cè)。對(duì)光源進(jìn)行選型,確定光照角度,確定光照區(qū)域平均照度6500lx(勒克斯)。運(yùn)用OpenCV完成相機(jī)通訊,運(yùn)用Matlab對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定和畸變檢測(cè),得到相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。相機(jī)物距320mm,不垂直因子γ=0,相機(jī)畸變小于0.5 Pixel。
　　2)設(shè)計(jì)完成機(jī)采棉雜質(zhì)檢測(cè)試驗(yàn),提取雜質(zhì)物料特性參數(shù),分析不同采收方式的雜質(zhì)差異,并分析了造成差異的主要原因。采用人工挑揀的方法分離機(jī)采棉雜質(zhì),對(duì)雜質(zhì)進(jìn)行分類、稱重、計(jì)數(shù),計(jì)算樣本

3、含雜率。根據(jù)雜質(zhì)分離檢測(cè)試驗(yàn)得到數(shù)據(jù),選收式機(jī)采棉平均含雜率為13.40％,雜質(zhì)構(gòu)成為大雜16.9%,含細(xì)雜83.1%;統(tǒng)收式機(jī)采棉平均含雜率為23.47%,雜質(zhì)主要構(gòu)成為大雜47.8%,含細(xì)雜52.2%。
　　3)運(yùn)用顏色空間轉(zhuǎn)換對(duì)機(jī)采棉圖像進(jìn)行分割提取。設(shè)計(jì)圖像處理雜質(zhì)檢測(cè)試驗(yàn),對(duì)比RGB三通道直方圖確定背景板顏色;分析對(duì)比模型分量灰度圖,確定運(yùn)用HSV和Lab顏色模型對(duì)棉花和雜質(zhì)進(jìn)行分割;對(duì)比三種經(jīng)典鄰域?yàn)V波器,根據(jù)濾波評(píng)價(jià)

4、參數(shù)MSE和PSNR確定加窗中值濾波器為最優(yōu)濾波器;運(yùn)用OpenCV自適應(yīng)閾值算法分割提取棉花總面積,運(yùn)用全局閾值提取機(jī)采棉雜質(zhì)特征。棉花面積提取正確率為95%。雜質(zhì)分割最佳閾值20。
　　4)提取圖像特征屬性值,完成雜質(zhì)分類與含雜率估算。對(duì)雜質(zhì)圖像進(jìn)行4—鄰域連通區(qū)域分析,計(jì)算雜質(zhì)個(gè)數(shù)和雜質(zhì)面積;根據(jù)機(jī)采棉雜質(zhì)面積大小,分離大型雜質(zhì)(棉鈴殼、枝干等),確定面積分類閾值為5000Pixel,分類正確率為93%;根據(jù)機(jī)采棉與雜質(zhì)的面